上周举行的腾讯云知识分享，雁栖学堂湖存储专题第八期 GooseFS 数据湖存储数据成本迁移篇已经圆满结束了。 腾讯云存储团队高级产品经理林楠，带我们一起探讨了如何将本地大数据集群上的数据迁移到公有云对象存储服务中。腾讯云提供了多种迁移服务方式，用户可以根据业务需求，按需选择适合自己业务的迁移方案。 本次分享将从以下四个维度来介绍的数据湖存储迁移方案： 一、数据迁移流程； 二、迁移服务平台； 三、离线迁移； 四、大数据迁移； 数据迁移流程 首先，我们来看一下迁移的全流程、目的、以及评估方式；
对于使用第三方云平台存储的用户，对象存储 COS 支持以下两种迁移方式，帮助用户将第三方云平台的存储数据快速迁移至对象存储 COS。
【实践目的】实现本地的windows2008R2等镜像上云迁移，让迁移后的云机保持本地的业务环境。
MSP 迁移服务平台官网控制台上提供的工具，使用腾讯云内公共服务资源、通过公网进行迁移，对于部分迁移项目有以下情况及说明：
待镜像完成创建后，在镜像列表中选择您创建的镜像，单击其所在行右侧的创建实例，即可购买与之前相同镜像的服务器。如下图所示：
迁移上云的时候，会有迁移上腾讯云对象存储（cos）的需求，目前的迁移方案有两种：1、cos提供的COS Migration工具；2、客户自己利用友商和cos的api实现文件的下载和上传。前者需要自己部署，迁移过程中出现问题，难以排查，后者需要自己研发、测试、部署运行，需要投入研发人力和机器成本。总结了一下迁移上到cos的过程中存在的一下几个需求：
“ 雁栖学堂-湖存储专题直播是腾讯云主办的国内首个湖存储百科知识直播节目，是一个围绕湖存储技术领域，基于存储加速服务，覆盖了前沿趋势，时事热点，客户案例，大咖分享，开发者成长路径等内容的直播交流平台。 ” 雁栖学堂-湖存储专题直播第八期将邀请到腾讯云存储高级产品经理“林楠”，介绍数据湖加速器 GooseFS 数据迁移篇 。 分享内容 本次分享内容主要探讨如何将本地大数据集群上的数据搬迁到公有云对象存储服务中。腾讯云提供了多种迁移服务方式，用户可以根据业务需求，按需选择适合自己业务的迁移方案。本
全托管公网迁移模式中，无需自主部署 Agent，任务创建之后自动化执行。腾讯云 COS 间迁移时 MSP 将通过内网拉取源对象存储桶数据并保存到目标对象存储桶，不会产生额外费用。
本文从通用的数据上云场景，以及友商云数据迁移场景出发，介绍基于腾讯云对象存储（COS）的上云步骤，包括迁移前的环境准备工作，云上的配置与迁移工具的实施，数据的一致性校验，云上业务的切换与验证。
网络安全等级保护2.0国家标准（等保2.0）自去年12月1日正式实施以来，很多企业都在努力准备过保工作，伴随着国内疫情防控取得积极成效，各行各业逐渐开始复工复产，等保合规也重新提上重要日程。
开启采集阻塞事件及死锁事件后，阻塞事件及死锁事件文件默认每5分钟采集一次，即每5分钟内，超过采集阈值的执行 SQL 均会被记录并生成文件。当前支持在需要时立即生成阻塞事件及死锁事件文件，比如在一个日志文件生成周期内（每5分钟），最新日志刚采集了3分钟，这时客户可以通过手动创建最新阻塞及死锁事件功能立即下载这3分钟内生成的日志文件。
腾讯云提供了全球多个Region以及AZ，本文档主要介绍腾讯云各产品的跨可用迁移能力，客户如有业务跨可用区迁移的需求，可结合自身业务场景，自主查看、选择对应的产品迁移文档，快速编写出合理的迁移方案，希望能够帮助到大家。遗漏之处在所难免，有不当的地方欢迎大家留言或者联系笔者进行修改。
腾讯云根据《腾讯云服务协议》约定在自身责任范围内向客户承担相应责任，但秉承“将服务向外延伸一公里”的理念，售后服务管理中心依托“腾讯云开发者先锋（TDP）群”和群内开发者共创了此指南。
常见的迁移场景中，通常用户需要先了解源和目标两端的访问方法，自己开发脚本实施迁移。这使得迁移的难度高、周期长，并且由于迁移并非用户熟悉的常规操作，经常会遇到意料之外的问题。
你计划将 Web 应用程序迁移到 Azure。 Web 应用程序是用来被外部用户访问的。 您需要推荐一个云部署解决方案来最大限度地减少管理 Web 应用程序的工作量。 您认为应该推荐哪一个？
自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域已经成功开启了预训练与大模型新时代，涌现出了以BERT，GPT-3, ViT等为代表的划时代成果，实现了one4all范式，也就是一个通用大模型服务于几乎所有下游任务。而推荐系统在该方向发展缓慢，期间虽然产生了一些预训练模型（如文献[1,2,3]），但始终都不是NLP与CV的味道，模型的可迁移性范围有限，通常只适用于一个公司内部业务场景，无法实现广义上的可迁移性和通用性。
作者 | Nitin Aggarwal 译者 | 弯月 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 随着开发运维概念的诞生，以及“You build it, you run it.”（谁构建，谁运维）理念的盛行，现代创业公司的技术栈也发生了许多变化。在过去十年中，科技圈推出了数百种开发工具，这些工具彻底改变了开发人员管理工作负载的方式。下面，我就来总结一下该领域的一些经验。 云平台 如今的云平台出现了三足鼎立的局面，即亚马逊的 AWS，微软的 Azure，Google 云平台。选择任何一个都不会
内容来源：2017 年 11 月 25 日，当当网数字业务事业部技术总监李志伟在“Kubernetes Meetup | 北京站”进行《Kubernetes容器云的互联网企业实践》演讲分享。
2018年3月起之后网信办要求申请的订阅号不再有留言，之前开通的可以继续使用，没开通的就不支持了。
云服务器（Cloud Virtual Machine , CVM）提供安全可靠的弹性计算服务，只需要几分钟，可以在云端获取和启动CVM实现你的计算需求，随着业务的需求变化， 你可以实时扩展或者缩减计算资源，CVM 支持按实际使用的资源计费，可以节约计算成本，使用CVM 可以极大降低软硬件的采购成本，简化IT运维工作。
数据库作为企业核心的数据存储引擎，在其提供服务的过程中，经常会因为各种各样的原因需要进行数据的迁移。数据库迁移作为一个古老的话题并不神秘，但因为迁移数据的重要性，以及业务对数据库可用性的高要求，导致数据库迁移的复杂度极高，一般都需要专业工具的协助才能完成。当前 ，市面上也已经提供了各种各样的数据库迁移工具。本文将介绍数据库迁移的步骤以及市面上常见的迁移工具。
TLDR: 本文综述了近期关于可迁移推荐系统的发展现状，并分别介绍了基于ID、基于模态和基于大语言模型的可迁移推荐系统的代表性工作，最后对该方向进行了系统性的总结和展望。
导读：在数字化革命和AI赋能的大背景下，推荐场景逻辑越来越复杂，推荐细分场景越来越丰富，对业务迭代和效果优化的效率有了更高的要求。推荐系统业务和技术在传统架构支撑下自然堆砌，变得越来越臃肿，开发维护困难，推荐系统在应用架构上正面临新的挑战。本文就第四范式在智能推荐系统架构方面的探索实践，聊一聊在应用架构治理方面提升推荐服务开发维护效率，增强系统灵活性和扩展性的新探索。重点探讨在开发推荐系统乃至智能系统领域时遇到的问题，解决方法及未来的发展趋势。
https://github.com/westlake-repl/Recommendation-Systems-without-Explicit-ID-Features-A-Literature-Review
在选择使用哪种方法时，还需要考虑数据的大小、是否需要跨平台迁移、是否有权限访问服务器文件系统、是否需要保留表结构等因素。通常，如果需要快速迁移大量数据并且对数据的完整性有高要求，物理拷贝表空间是一个好选择。如果数据量较小或者需要跨平台迁移，使用mysqldump或导出CSV文件可能更合适。
【数商云】电子商务网站建设公司为各种规模的企业提供灵活、安全、稳定、高效的智慧电商解决方案，帮助电商企业从容面对业务高峰、安全压力等，在市场竞争中脱颖而出。通过弹性扩缩架构，快速实现应用容器化部署，弹性扩缩；高可用，高性能，开发友好，降低人员成本。100T储备带宽、全球 1300+ CDN 节点、高达T级的防护服务，助力电子商务企业从容应对促销活动的超大流量。通过 EMR 快速构建 Hadoop 集群，结合多样化工具，精准用户画像，轻松实现商城网站低成本高效率的大数据处理。
Gogs是一款极易搭建的自助Git服务，使用Go语言开发，只要Go语言支持的平台它都支持，包括Linux、Mac OS X、Windows以及ARM平台。Gogs对系统硬件要求极低，你甚至可以在树莓派上搭建它。
作者 | 百度云原生团队 根据 Gartner 的调查数据，到 2022 年底，全球企业在云计算基础设施方面的支出约为 3330 亿美元。麦肯锡在调查报告中指出，2020 年，由于缺乏成本优化手段，80% 企业的云资源成本大幅超出预算；同时，45% 的企业由于缺乏优化措施，在直接迁移上云的过程中会超买 55% 的资源，并且在上云的头 18 个月会多花 70% 的费用。 随着全球经济持续下行，企业应该如何做好精细化运营和降本增效，如何优化云资源的分配、使用和管理成为了当下必须要考虑的问题。 本文将会具体介绍百
首先简单介绍下，我们是一个有趣、有态度的汽车新媒体分享平台，我们有自己的 APP 和网站。目前服务超过 2 亿的汽车消费者与汽车兴趣用户群体，为广大汽车用户提供专业原创出品的图文、短视频、视频、直播、音频等多元化泛汽车生活领域节目。针对汽车消费者选车、用车、玩车等核心需求，老司机会让「新司机们」选得轻松、买得安心、玩得尽兴，让「新司机们」体验乐趣，享受汽车生活。
打开云法院，调解员、当事人足不出户就能达成远程调解、在线裁决； 进入公众号，村支书开会、村长宣传政策、党员教育等，无需黑板报大喇叭，掌上即可完成； 登录政务网，企业登记、刻章、银行开户、税局领票等环节“最多跑一次”就能办理，还能监督事项进驻状况、给政务服务“打分”…… 从“数字广东”到“一机游云南”、从“蒲城数字乡村“再到“长沙城市超级大脑“， 在建设数字中国的赛道上，腾讯除了依托自身领先的技术积累和连接能力，构建了人工智能（AI）、大数据（Big Data）和云计算（Cloud Computing）为基
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统，目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB，数百多个 Redis 缓存集群实例，数万多个 Redis 数据节点，其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
在数据的服务生命周期过程中，经常会因为数据迁移、主从复制、数据集成等原因产生数据流动及复制。在数据复制过程中，由于人为误操作、软件bug或硬件故障等原因，无法完全规避复制数据的准确性。如何有效保障复制数据的一致性变得至关重要。
随着微服务架构的持续火热，网络上针对微服务和单体架构的讨论也是越来越多。去年的时候，社区更多的关注点是在二者的区别以及优缺点辨析上，而今年，越来越多的人开始关注如何从单体架构迁移到微服务上。毋庸置疑，微服务的理念正在席卷整个开发者社区，像Netflix、Uber这样的公司都是非常成功的应用案例。 但需要注意的是，实施微服务，也需要付出额外的代价，Martin曾经就说过，除非面对的是一个过于复杂以至于难于管理的单体应用，否则绝对不要考虑使用微服务。大多数的软件系统应该构建为独立的单块程序。确保注重单体应用
电子商务平台企业打造一个交易型电商网站，首先必须考虑几个基本要素：用户、电商平台商品、订单信息等，那么要能够支持一个电子商务网站平台打造完整交易过程就需要包括用户信息、商品数据的匹配过程、安全支付过程、商品物流过程、产品售后服务沟通过程等。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 序列推荐（Sequential Recommendation）是一种通过建模用户行为与项目在时间序列上的模式，以给用户推荐相关物品的一种推荐系统范式。 推荐系统中的对象有两种，分别为用户（user）和物品（item），二者在时间维度上包含若干次交互行为，例如用户浏览、点击和购买转化等行为。 序列推荐系统将这些交互行为按照时间次序依次排列，利用多种不同的建模方法挖掘其中的序列化模式（sequential patterns），并用于支持下一时刻的一个或多个物
Our data shows that your organization has API traffic from a region that OpenAI does not currently support. You can find the supported countries and territories here. We will be taking additional measures to block API traffic from regions that are not on our supported countries and territories list starting on July 9. To continue using OpenAI’s services, you will need to access the service in a supported region.
随着云计算技术得到了大肆宣传，并为用户、媒体、厂商不断地讨论，在IT行业内实施云计算已经成为一种浪潮，但是要真正实施云计算还存在一定的风险和挑战。诚然，把基础架构迁移到云平台上有很多优势，但如果没能咨询考虑，系统性能反而会受到妨碍，把基础架构从物理迁移到虚拟才能带来最好的资源利用率。我们需要把物理到虚拟，然后在迁移到云，一步一步地进行，轻松入云。 首先要分析物理环境。当把物理架构加进环境之后，资本支出就会增加。仔细分析环境能帮企业理清没有得到完全利用的资产。分析完成后，物理机到虚拟机的迁移就可以
目前微众银行在银行业内首次实现了核心系统数据库软硬件全国产化。 具体而言，腾讯云自研分布式数据库TDSQL日前与国产ARM服务器平台完成适配互认证，微众银行率先将支撑中间业务支付系统的TDSQL数据库，从X86服务器平台迁移到国产ARM服务器平台。 腾讯云TDSQL是腾讯自研的金融级分布式数据库产品，一直主要承载腾讯内部计费业务，经受了腾讯海量计费业务场景的验证。2014年，微众银行确立建立分布式的IT系统架构，并基于X86服务器部署腾讯云TDSQL，以此作为核心系统的数据库方案。 据了解，5年多以来，微
热点速览 新热点 谷歌率先宣布将推动个人数据在不同平台迁移：未来5年将投入300万美元 中消协：建议对直播营销、社区团购等新业态的网络消费作出规制 中国人民大学：短视频平台促进就业与创造社会价值研究报告 工信部开展App侵害用户权益整治“回头看”，通报14款存在问题App 微信、抖音、淘宝、微博等头部App已允许用户一键关闭“个性化推荐” 新数据 Advertiser Perceptions：4/5的广告主希望监管广告投放位置 秒针系统：2021年中国品牌广告市场因异常流量造成损失约为326亿人民币 新热
随着企业账户资源分散管理难度越来越大，很多企业选择集中资源管理，或者跨账户资源迁移，实现降本增效，那么介绍使用在线迁移控制台将源服务器上的系统、应用程序等从自建机房（IDC）或云平台等源环境迁移至腾讯云的操作步骤。可方便实现企业上云、跨云平台迁移、跨账号/区域迁移或部署混合云等业务需求，持续更新。。。
常耀国，腾讯SRE专家，现就职于PCG-大数据平台部，负责千万级QPS业务的上云、监控和自动化工作。 背景 BeaconLogServer 是灯塔 SDK 上报数据的入口，接收众多业务的数据上报，包括微视、 QQ 、腾讯视频、 QQ 浏览器、应用宝等多个业务，呈现并发大、请求大、流量突增等问题，目前 BeaconLogServer 的 QPS 达到千万级别以上，为了应对这些问题，平时需要耗费大量的人力去维护服务的容量水位，如何利用上云实现 0 人力运维是本文着重分析的。 混合云弹性伸缩 弹性伸缩整体效果
2月27日，英伟达图像处理系列公开课第一期线上开播，跟数百位开发者同学共同探讨了如何利用 NVIDIA 迁移式学习工具包和Deepstream实现实时目标检测。
eBay 整合了负责提供“查看商品”页面的服务——该页面每天加载超过 2.5 亿次——去除了重复代码，提高了开发人员的工作效率。结果，他们的团队速度翻了一番，现在甚至可以每天将变更部署到该页面，并且变更失败率降低了许多。
本周四晚20:30，k3s空中课程准时开播！本节课将介绍k3s简单易用的功能扩展，包括Helm、Traefik LB等，让你使用k3s如虎添翼！访问以下链接即可报名噢：
Kafka 是一个开源的分布式流式平台，它可以处理大量的实时数据，并提供高吞吐量，低延迟，高可靠性和高可扩展性。Kafka 的核心组件包括生产者（Producer），消费者（Consumer），主题（Topic），分区（Partition），副本（Replica），日志（Log），偏移量（Offset）和代理（Broker）。Kafka 的主要特点有：
前言 今天，第四范式发布了一款人工智能开发平台“先知”，这是AI领域首个面向开发者的开发平台。第四范式对先知设置了参数自动化的算法，并搭建了比Spark快数百倍的机器学习的基础架构，它降低了人工参与的特征工程和模型训练过程，还能提供自动或半自动的特征工程、模型选择调参工具，降低了对数据科学家的依赖。 先知面向实际问题能提供更好的应用型解决方案，从业人员利用这个平台，1-2个月就能成为数据科学家。创始人戴文渊因此开玩笑说：“我们的愿景就是让我们自己的科学家失业。” 第四范式号召“AI for everyon
大数据集群迁移这件事，不知道有多少同学做过(反正我是第一次)。我说的不是简单的把一个集群的数据拷贝到另一个集群上，我指的是整个数据处理平台与相关的前台业务的迁移工作，是从一个机房到另一个机房。
卓晓光，腾讯广告高级开发工程师，负责新闻视频广告整体后台架构设计，有十余年高性能高可用海量后台服务开发和实践经验。目前正带领团队完成云原生技术栈的全面转型。 吴文祺，腾讯广告开发工程师，负责新闻视频广告流量变现相关后台开发工作，熟悉云原生架构在生产实践中的应用，拥有多年高性能高可用后台服务开发经验。目前正推动团队积极拥抱云原生。 陈宏钊，腾讯广告高级开发工程师，负责新闻视频广告流量变现相关后台开发工作，擅长架构优化升级，有丰富的海量后台服务实践经验。目前专注于流量场景化方向的广告系统探索。 一、引言 新闻视
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
